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法律研究使用LINQ并行查询生成随机偶数的C#程序
介绍
在这篇文章中，我们将学习如何编写一个使用LINQ并行查询生成随机偶数的C#程序。让我们快速回顾一下这门语言。C#编程语言主要用于创建桌面、互联网和移动应用程序。语言集成查询（LINQ）是C#的优势之一。开发人员可以快速访问各种来源的数据，包括数组、集合和数据库。无论数据源是什么，它都为数据查询提供标准语法。由于LINQ和SQL语法相似，开发人员可以轻松地使用和理解它们。
问题说明
为了更好地理解，让我们创建一个使用LINQ并行查询生成随机偶数的程序。在这个问题中，它提供了多种使用ParallelQuery<TSource>并行生成随机偶数的查询对象选项，这必须作为每个应用程序的第一步完成。此外，我们需要使用Where和Select子句来获取随机偶数。
为了完成此任务，将应用以下两个LINQ子句：
Select()
Where()
现在让我们简要讨论这两个子句。
Select()
在LINQ并行查询中，“select”子句用于将查询的结果重塑为新的形式。它常用于描述从查询返回的结果集的结构和元素。这是一个如何使用LINQ并行查询的“select”子句的示例。
Int[] num = {1, 2, 3, 4,5};
Var query = from n in num.AsParallel()
where n % 2 ==0
Select n * n;
在这个例子中，我们将使用'AsParallel()'方法来并行化LINQ查询。我们使用“where”子句选择numbers数组，使其只包含偶数整数，然后我们使用“select”子句通过对每个数字平方来投影结果。
“numbers”数组中偶数的平方值将被放入存储在结果“query”变量中的“IEnumerable”中。
请记住，当我们在并行LINQ查询中使用“select”子句时，务必确保投影操作是线程安全的，并且不依赖于输入数据的顺序。如果投影操作不是线程安全的或依赖于输入数据的顺序，则查询的结果可能不正确或不可预测。
Where()
LINQ并行查询中的“where”子句用于根据给定条件过滤集合的元素。它允许你指定一个特定的标准来缩小查询的结果集。以下是如何在LINQ并行查询中使用“where”子句的示例。
Int[] num = {1, 2, 3, 4,5};
Var query = from n in num.AsParallel()
where n % 2 == 0
Select n;
在这个例子中，使用'AsParallel()'方法使LINQ查询并行化。接下来，使用“where”子句，我们将选择“numbers”数组，使其只包含偶数整数。
结果'query'变量中的'IEnumerable<int>'将只包含'numbers'数组中的偶数。
请记住，当在并行LINQ查询中使用“where”子句时，务必确保条件是线程安全的，并且不依赖于输入数据的顺序。如果条件不是线程安全的或依赖于输入数据的顺序，则查询的输出可能不正确或不明确。
使用Where和Select的语法
为了在C#程序中使用LINQ并行查询生成随机偶数，我们将使用where和select子句。以下是使用where和select子句解决问题的语法。
IEnumerable<int> variable = ((ParallelQuery<int>)ParallelEnumerable.Range(start, stop)).Where(x => x % 2 == 0).Select(i => i);
这里，“start”是序列的第一个整数值，“stop”是要生成的连续整数的数量。
始终记住，如果stop小于0，或者start + stop-1大于MaxValue，则将抛出ArgumentOutOfRangeException异常。
为了更好地理解这个问题，让我们来看一个例子：
示例
假设我们需要在一个给定范围内并行生成一组随机偶数。因此，我们必须指定范围（10, 20），并找到所有落在该范围内的随机偶数。
输入
Range(start, stop) = Range(10, 20)
我们必须在我们当前拥有的范围内创建所有随机偶数，这已明确定义。因此，我们的输出将如下所示：
输出
1612 14 18 10 20 1416 12 20 10 18
算法
使用LINQ并行查询在范围(10, 20)内生成随机偶数的C#程序的时间复杂度可以使用以下算法进行分析：
步骤1 - 首先，我们计算范围(10,20)内的偶数个数 = 5。
步骤2 - 现在，我们将创建一个并行查询，使用PLINQ生成5个随机偶数。
步骤3 - PLINQ并行查询的开销是恒定的，对于小的输入可以忽略。
步骤4 - 生成每个随机偶数的时间复杂度为O(1)。
步骤5 - 因此，整个程序的时间复杂度为O(5*1) = O(1)。
示例
using System;
using System.Linq;
class TutorialPoint {
static void Main(string[] args) {
// Calculate the number of even numbers in the range (10, 20)
int numEven = Enumerable.Range(10, 11).Count(i => i % 2 == 0);
// Generate 5 random even numbers in parallel using PLINQ
var evenNum = Enumerable.Range(10, 11)
.Where(i => i % 2 == 0)
.AsParallel()
.OrderBy(i => Guid.NewGuid())
.Take(numEven);
// Print the generated even numbers
foreach (var i in evenNum) {
Console.WriteLine(i);
}
}
}
在此代码中，选择“Enumerable.Range”方法来生成指定范围(10, 20)内的整数序列。
使用'Count'函数计算范围内的偶数。
使用'Where'方法过滤掉奇数。
使用'AsParallel'方法创建并行查询。
使用'OrderBy'方法随机排列偶数，并且
使用'Take'方法获取所需的偶数数量。最后，
使用'foreach'循环打印生成的偶数。
输出
20 12 16 18 10 14
时间复杂度
使用LINQ并行查询在范围(10, 20)内生成随机偶数的C#程序的时间复杂度为O(1)。这是因为范围是固定且小的（只有5个数字），并且在此范围内生成随机偶数涉及恒定时间操作。
但是，如果增加范围，则时间复杂度将取决于范围内的元素数量和LINQ并行查询的开销。如果范围很大，时间复杂度可能为O(n/log n)，其中n是范围内的元素数量。这是因为LINQ并行查询将范围划分为较小的分区，这些分区并行处理，从而降低了总体时间复杂度。
结论
在本文中，我们广泛讨论了使用LINQ并行查询生成随机偶数的C#程序。在编写代码之前，我们确保能够理解问题，并讨论了将在程序中使用的语法和子句，特别是select和where子句。我们还深入学习了算法和代码，以便更好地理解，并生成了代码的相关输出。最后，我们详细了解了它的时间复杂度。我们希望本文能帮助你提高C#编程方面的知识。
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